Ни для кого не секрет, что рынок криптовалют обладает феноменальной волатильностью, по причине своей молодости и отсутствию регулирования. На регулируемых рынках в борьбе с волатильностью помогает портфель, представляющий собой набор активов с периодической ребалансировкой.
Поможет ли портфель на рынке криптовалют? И позволит ли он сохранить и приумножить биткойн (BTC)? Мы в команде решили это проверить. Одним из условий создания портфеля была простота его поддержания. Подбор и поиск активов мы проводили с помощью Jupyter на Python. Разбору кода мы посвятим отдельную статью. А в этот раз рассмотрим, какие портфели нам удалось получить.
Анализ и поиск возможностей будем осуществлять за последний год, начиная с августа 2017 года. За этот короткий период были резкие взлёты монет, сопровождаемые не менее быстрыми падениями.
На графике выше приведены доходность и максимальная просадка монет, которые попадали в ТОП15 по капитализации в течение всего года. В таблице показаны только пять лидеров по прибыли и потере в BTC.
Как показывает график просадок, практически все монеты снижались более, чем в два раза. Минимальная просадка -40%, при медиане на уровне -76%.
Начнём искать портфели, минимизируя условия:
Как видно на графике ниже, ежемесячная ребалансировка приводит к стабильному поражению. Что не удивляет, учитывая волатильность для некоторых монет в 100-200% в течение недели.
Еженедельная ребалансировка дает результат лучше. Но в лидерах только портфели с фильтром тренда по пересечению скользящих средних (за 10 и 100 дней).
Сохраняется высокая просадка, хоть и меньше -50%. Во всяком случае появился шанс остаться в плюсе. Но данные тесты сильно зависят от времени выбора состава портфеля. Попробуем от этого избавиться, меняя состав в момент ребалансировки по актуальному рейтингу капитализации.
В последующих тестах будем ребалансировать портфели каждую неделю, так как месяц для криптовалют — это слишком долго. Условия:
В этот раз результаты так не впечатляют, но есть портфели с просадкой меньше -40%. И появилась универсальность при разрыве связи с единым составом портфеля.
Попробуем добавить дополнительное условие — продолжительность нахождения монеты в ТОП капитализации (iRT(#)). Это позволит исключить вложение в монеты, случайно залетевшие на вершину рейтинга капитализации.
Для еженедельного обновления состава портфеля будем проверять ТОП предыдущих недель. Для ежемесячного — ТОП предыдущих месяцев.
В таблице показаны результаты с просадкой менее -40%. Положительный эффект есть от 6 недель присутствия в ТОП капитализации для еженедельного обновления состава. И от 3 месяцев при ежемесячном обновлении. Медиана доходности всех наблюдений находится на уровне 80%.
Дополнительно весь набор тестов показывает моменты разворотов, которые можно взять в основу других исследований.
Потенциально, на криптовалюте можно построить рабочие портфели, хоть и сохраняется необходимость дополнительной фильтрации трендов. Просадку сократить удалось. Наиболее интересные портфели, которые можно легко роботизировать, состоят из верхних 10 монет рейтинга капитализации. При этом ребалансировать их необходимо 1 раз в неделю.
В свою очередь при выборе условий следует игнорировать крайние (лучшие) значения результатов и учитывать сильное влияние дня недели при ребалансировке.
Jupyter-блокнот для поиска портфелей будет рассмотрен в следующей статье.
В комментариях задавайте вопросы и делитесь мнением.
Александр Румянцев
Автор на Quantrum.me
Telegram-канал : @quantiki